有求必应：用CPU本地运行大模型推理

主要观点总结

本文介绍了关于如何在本地配置不同的模型来满足特定需求，包括翻译、编程助手、论文汇总及撰写等内容的学习问题。同时，提到了学习llamaindex搓agent的需求和一个ollama教程的请求。文章还推荐了一个Datawhale的开源项目，包含了本地配置模型加显示的内容以及llamaindex实现本地agent的项目。最后，呼吁读者在AI交流群里分享学习困惑和内容，并立下了12月的学习目标。

关键观点总结

关键观点1: 本地配置不同模型满足特定需求

文章提到了如何在本地配置不同的模型来满足特定的需求，如翻译、编程助手、论文汇总及撰写等。

关键观点2: 学习llamaindex搓agent

读者表达了学习llamaindex搓agent的需求，文章提到了相关开源项目中有关于llamaindex实现本地agent的内容。

关键观点3: ollama教程的分享

文章提供了一个ollama教程的链接，并强调了动手学的重要性。

关键观点4: Datawhale开源项目的推荐

文章推荐了一个Datawhale的开源项目，该项目包含了本地配置模型加显示的内容以及llamaindex实现本地agent的项目。

文章预览

🐳【有求】Xavier，Meinhard，A=X+Y+Z 1. 比如，如何在本地配置不同的模型来满足特定的需求（翻译、编程助手、论文汇总及撰写等等） 2. 想学llamaindex搓agent 3. 求一个ollama教程 🏡 DW妙妙屋开始营业，主打一个有求必应！ 👉【必应】张昊然，Datawhale成员，东南大学硕士在读 动手学 Ollama 教程： 链接: https://github.com/datawhalechina/handy-ollama 💡项目里面有关于本地配置模型加显示的内容 💡项目里面有llamaindex实现本地agent 💡在AI交流群里也获得推荐 本期【有求】来源： Datawhale有求必应：新栏目来了 新一期【有求】，在评论区留言，你的学习困惑，想学习的内容，立下12月的学习flag！！👏 ………………………………